Continuous personalized cerebrovascular reactivity-based physiologic metrics in neurocritical care: a narrative review of the current landscape, limitations, and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Over the past several decades, significant progress has been made in our ability to achieve guideline-based cerebral physiologic targets for the management of moderate-to-severe traumatic brain injury (TBI). However, despite these advancements, there has been limited improvement in the long-term outcomes associated with this condition. It has been suggested that this is in part due to the generalized approach of current Brain Trauma Foundation guidelines. It has been demonstrated that significant heterogeneity in cerebral physiologic response to TBI exists between patients, and that it involves highly dynamic physiologic mechanisms which vary across a patient's time in the ICU. Therefore, an individualized management approach, that accounts for individual phenotype, injury heterogeneity, and the dynamic nature of cerebral physiology, is urgently needed. Recently, multiple personalized physiologic metrics, based on cerebrovascular reactivity optimization, have been proposed as potential tools to help address this increasingly important issue. These include the cerebral perfusion pressure optimum (CPPopt), mean arterial pressure optimum (MAPopt), bispectral index optimum (BISopt), and individualized intracranial pressure (iICP) thresholds. These metrics aim to shift neurocritical care management from static, population-based targets to dynamic, personalized targets that are tailored to a patient's real-time cerebral physiologic needs. In this narrative review, we will cover the topic of continuously derived cerebrovascular reactivity-based personalized physiologic metrics in neurocritical care, including the current states of the various existing techniques, their limitations, and future directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».